中評社北京3月23日電／日前，中國科學院計算技術研究所（以下簡稱中科院計算所）發布了全球首個能夠“深度學習”的“神經網絡”處理器芯片，名為“寒武紀”。該課題組負責人之一、中科院計算所陳天石博士透露，這項成果將於今年內正式投入產業化。在不久的未來，反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等都將更加可靠、易用。
前不久，谷歌公司開發的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰勝了韓國棋手李世石，其中，“AlphaGo”的成功秘訣就是模仿人類通過神經網絡進行“深度學習”。
“深度學習是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經網絡，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。近年來，這種方法已被應用於許多領域，比如人臉識別、語音識別等，它在近期和未來都將是人工智能領域的一個熱點研究方向。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說。
陳天石說，“深度學習”能發展到現今階段，得益於計算系統運算能力的提升，而這種提升正是作為技術支撐的處理器爆炸式發展的結果。目前，“AlphaGo”使用的處理器是在其他領域通用的CPU處理器。2010年，谷歌使用1.6萬個處理器運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經網絡，在圍棋上戰勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器，普通人要想使用這項技術是不可能的。
“普通的處理器就好比瑞士軍刀，雖然通用，但不專業。如果廚師要想做出像樣的菜肴，就必須使用專業的菜刀，而專門的深度學習處理器就是這把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陳天石說。
深度學習處理器，就是給電腦創造出模仿人類大腦多層大規模人工神經網絡的芯片。在深度學習處理器的運行當中，計算系統的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關鍵。而中科院計算所此次發布的“寒武紀”處理器，比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個數量級，也就是說，它能夠讓人工智能跑得更快、更遠。
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